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摘要
训练基于数据驱动的模型时，常假设源域和目标域的数据分布相同，但是，在实际场景中，这一假设通常不成立，因此容易造成模型的泛化能力较差的问题。为提高模型的泛化能力，领域自适应方法应运而生，其通过学习源域和目标域的数据特征来对齐两域数据分布，使得在源域数据上训练好的模型在有少量数据标签或者没有数据标签的目标域上也具有较好表现。为了进一步提高模型的泛化能力，现有研究探索将知识融入领域自适应方法中，该技术具有较高的实用价值。文中首先概述了融合知识的领域自适应方法的发展背景和相关综述的研究现状；其次对领域自适应的问题定义和理论基础进行了介绍；然后给出了一种融合知识的领域自适应方法的分类体系，并对其中的一些代表性方法进行了概述；最后，通过对该领域挑战性问题的分析，预测了融合知识的领域自适应方法未来的研究方向，以期为相关的研究提供一定的参考。
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单位北京交通大学; 电子信息工程学院
